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    <title>线程数究竟设多少合理 | 程序猿</title>
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    <meta name="description" content="分享一篇，关于线程的经典文章。

一、需求缘起Web-Server通常有个配置，最大工作线程数，后端服务一般也有个配置，工作线程池的线程数量，这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值，有些业务设置为CPU核数的2倍，有些业务设置为CPU核数的8倍，有些业务设置为CPU核数的32倍。“工作线程数”的设置依据是什么，到底设置为多少能够最大化CPU性能，是本文要讨论的问题。
二、一些共性认知在进">
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<meta property="og:description" content="分享一篇，关于线程的经典文章。

一、需求缘起Web-Server通常有个配置，最大工作线程数，后端服务一般也有个配置，工作线程池的线程数量，这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值，有些业务设置为CPU核数的2倍，有些业务设置为CPU核数的8倍，有些业务设置为CPU核数的32倍。“工作线程数”的设置依据是什么，到底设置为多少能够最大化CPU性能，是本文要讨论的问题。
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一、需求缘起Web-Server通常有个配置，最大工作线程数，后端服务一般也有个配置，工作线程池的线程数量，这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值，有些业务设置为CPU核数的2倍，有些业务设置为CPU核数的8倍，有些业务设置为CPU核数的32倍。“工作线程数”的设置依据是什么，到底设置为多少能够最大化CPU性能，是本文要讨论的问题。
二、一些共性认知在进">
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            <section id="main"><article id="Layout-线程数究竟设多少合理" class="article article-type-Layout" itemscope itemprop="blogPost">
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        <h1 class="article-title" itemprop="name">
            线程数究竟设多少合理
        </h1>
    

                
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        <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
        
            
            <blockquote>
<p>分享一篇，关于线程的经典文章。</p>
</blockquote>
<h3 id="一、需求缘起"><a href="#一、需求缘起" class="headerlink" title="一、需求缘起"></a>一、需求缘起</h3><p>Web-Server通常有个配置，最大工作线程数，后端服务一般也有个配置，工作线程池的线程数量，这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值，有些业务设置为CPU核数的2倍，有些业务设置为CPU核数的8倍，有些业务设置为CPU核数的32倍。<br><code>“工作线程数”的设置依据是什么，到底设置为多少能够最大化CPU性能，</code>是本文要讨论的问题。</p>
<h3 id="二、一些共性认知"><a href="#二、一些共性认知" class="headerlink" title="二、一些共性认知"></a>二、一些共性认知</h3><p>在进行进一步深入讨论之前，先以提问的方式就一些共性认知达成一致。</p>
<p><strong>提问：工作线程数是不是设置的越大越好？</strong><br>回答：肯定不是的</p>
<p>1）一来服务器CPU核数有限，同时并发的线程数是有限的，1核CPU设置10000个工作线程没有意义</p>
<p>2）线程切换是有开销的，如果线程切换过于频繁，反而会使性能降低</p>
<p><strong>提问：调用sleep()函数的时候，线程是否一直占用CPU？</strong></p>
<p><em>回答：不占用</em>，等待时会把CPU让出来，给其他需要CPU资源的线程使用</p>
<p>不止调用sleep()函数，在进行一些阻塞调用，例如网络编程中的阻塞accept()【等待客户端连接】和阻塞recv()【等待下游回包】也不占用CPU资源</p>
<p><strong>提问：如果CPU是单核，设置多线程有意义么，能提高并发性能么？</strong></p>
<p>回答：即使是单核，使用多线程也是有意义的<br>1）多线程编码可以让我们的服务/代码更加清晰，有些IO线程收发包，有些Worker线程进行任务处理，有些Timeout线程进行超时检测</p>
<p>2）如果有一个任务一直占用CPU资源在进行计算，那么此时增加线程并不能增加并发，例如这样的一个代码<br> while(1){ i++; }</p>
<p>该代码一直不停的占用CPU资源进行计算，会使CPU占用率达到100%</p>
<p>3）通常来说，Worker线程一般不会一直占用CPU进行计算，此时即使CPU是单核，增加Worker线程也能够提高并发，因为这个线程在休息的时候，其他的线程可以继续工作</p>
<h3 id="三、常见服务线程模型"><a href="#三、常见服务线程模型" class="headerlink" title="三、常见服务线程模型"></a>三、常见服务线程模型</h3><p>了解常见的服务线程模型，有助于理解服务并发的原理，一般来说互联网常见的服务线程模型有如下两种</p>
<p><strong>IO线程与工作线程通过队列解耦类模型</strong></p>
<p><img src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/YrezxckhYOxxdwicwqAoloPIfAMycKW160iciaY0RV9GHHLbOoMyEhj4kAicViaSMZQYxybjzFFIQfSmbRd3oTpQuIA/640" alt=""></p>
<p>如上图，大部分Web-Server与服务框架都是使用这样的一种“IO线程与Worker线程通过队列解耦”类线程模型：</p>
<p>1）<strong>有少数几个IO线程</strong>监听上游发过来的请求，并进行收发包（生产者）</p>
<p>2）<strong>有一个或者多个任务队列</strong>，作为IO线程与Worker线程异步解耦的数据传输通道（临界资源）</p>
<p>3）<strong>有多个工作线程</strong>执行正真的任务（消费者）</p>
<p>这个线程模型应用很广，符合大部分场景，这个线程模型的特点是，工作线程内部是同步阻塞执行任务的（回想一下tomcat线程中是怎么执行Java程序的，dubbo工作线程中是怎么执行任务的），因此可以通过增加Worker线程数来增加并发能力，今天要讨论的重点是“该模型Worker线程数设置为多少能达到最大的并发”。</p>
<p><strong>纯异步线程模型</strong><br>任何地方都没有阻塞，这种线程模型只需要设置很少的线程数就能够做到很高的吞吐量，Lighttpd有一种单进程单线程模式，并发处理能力很强，就是使用的的这种模型。该模型的缺点是：</p>
<p>1）如果使用单线程模式，难以利用多CPU多核的优势</p>
<p>2）程序员更习惯写同步代码，callback的方式对代码的可读性有冲击，对程序员的要求也更高</p>
<p>3）框架更复杂，往往需要server端收发组件，server端队列，client端收发组件，client端队列，上下文管理组件，有限状态机组件，超时管理组件的支持<br>however，这个模型不是今天讨论的重点。</p>
<h4 id="四、工作线程的工作模式"><a href="#四、工作线程的工作模式" class="headerlink" title="四、工作线程的工作模式"></a>四、工作线程的工作模式</h4><p>了解工作线程的工作模式，对量化分析线程数的设置非常有帮助：</p>
<p><img src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/YrezxckhYOxxdwicwqAoloPIfAMycKW16qTYL2nyXku8PkxicFEuJSQCFmwZtZOoOeTicjx4lBdp2TjvRItJInpNQ/640" alt=""></p>
<p>上图是一个典型的工作线程的处理过程，从开始处理start到结束处理end，该任务的处理共有7个步骤：</p>
<p>1）从工作队列里拿出任务，进行一些本地初始化计算，例如http协议分析、参数解析、参数校验等</p>
<p>2）访问<strong>cache</strong>拿一些数据</p>
<p>3）拿到cache里的数据后，再进行一些本地计算，这些计算和业务逻辑相关</p>
<p>4）通过<strong>RPC</strong>调用下游<strong>service</strong>再拿一些数据，或者让下游service去处理一些相关的任务</p>
<p>5）RPC调用结束后，再进行一些本地计算，怎么计算和业务逻辑相关</p>
<p>6）访问<strong>DB</strong>进行一些数据操作</p>
<p>7）操作完数据库之后做一些收尾工作，同样这些收尾工作也是本地计算，和业务逻辑相关</p>
<p>分析整个处理的时间轴，会发现：</p>
<p>1）其中1，3，5，7步骤中【上图中粉色时间轴】，线程进行本地业务逻辑计算时需要<strong>占用CPU</strong></p>
<p>2）而2，4，6步骤中【上图中橙色时间轴】，访问cache、service、DB过程中线程处于一个等待结果的状态，<strong>不需要占用CPU</strong>，进一步的分解，这个“等待结果”的时间共分为三部分：</p>
<ul>
<li><p>2.1）请求在网络上传输到下游的cache、service、DB</p>
</li>
<li><p>2.2）下游cache、service、DB进行任务处理</p>
</li>
<li><p>2.3）cache、service、DB将报文在网络上传回工作线程</p>
</li>
</ul>
<h3 id="五、量化分析并合理设置工作线程数"><a href="#五、量化分析并合理设置工作线程数" class="headerlink" title="五、量化分析并合理设置工作线程数"></a>五、量化分析并合理设置工作线程数</h3><p>最后一起来回答工作线程数设置为多少合理的问题。</p>
<p>通过上面的分析，Worker线程在执行的过程中，<font color="croci">有一部计算时间需要占用CPU，另一部分等待时间不需要占用CPU，</font>通过量化分析，例如打日志进行统计，可以统计出整个Worker线程执行过程中这两部分时间的比例，例如：</p>
<p>1）时间轴1，3，5，7【上图中粉色时间轴】的计算执行时间是100ms</p>
<p>2）时间轴2，4，6【上图中橙色时间轴】的等待时间也是100ms</p>
<p>得到的结果是，这个线程计算和等待的时间是1：1，即有50%的时间在计算（占用CPU），50%的时间在等待（不占用CPU）：</p>
<p>1）假设此时是<strong>单核</strong>，<font color="croci">则设置为2个工作线程就可以把CPU充分利用起来，让CPU跑到100%</font></p>
<p>2）假设此时是<strong>N核</strong>，<font color="croci">则设置为2N个工作现场就可以把CPU充分利用起来，让CPU跑到N*100%</font></p>
<p>结论：<br>N核服务器，通过执行业务的单线程分析出本地计算时间为x，等待时间为y，则工作线程数（线程池线程数）设置为 N*(x+y)/x，能让CPU的利用率最大化。</p>
<p>经验：<br>一般来说，非CPU密集型的业务（加解密、压缩解压缩、搜索排序等业务是CPU密集型的业务），瓶颈都在后端数据库，本地CPU计算的时间很少，所以设置几十或者几百个工作线程也都是可能的。</p>
<h3 id="六、结论"><a href="#六、结论" class="headerlink" title="六、结论"></a>六、结论</h3><font color="croci"><b><br>N核服务器，通过执行业务的单线程分析出本地计算时间为x，等待时间为y，<br>则工作线程数（线程池线程数）<br>设置为 <strong>N*(x+y)/x</strong>，<br>能让CPU的利用率最大化。</b></font>

<blockquote>
<p>开源中国<a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&amp;mid=404369373&amp;idx=1&amp;sn=cab2ac9ec0edf92e744a2329662b16cd&amp;scene=21#wechat_redirect" target="_blank" rel="external">原文</a></p>
</blockquote>

        
        </div>
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                offset = $this.offset(),
                box;

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              box = $(html);

              $('body').append(box);
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            <div class="article-nav-title">浅谈分布式与集群(未完待续)</div>
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